NEDO AI ベンチャーコンテスト採択企業5社の開発責任者が語る開発の最前線に行ってきた
【エンジニア向けイベント】人工知能の未来を語る ～ NEDO AI ベンチャーコンテスト採択企業5社の開発責任者が語る開発の最前線 ～
https://techplay.jp/event/658548
■1社目 Hmcomm
音声認識をやっている。音のプラットホームがライセンスビジネスで、その上にある音のソリューションで、SI向け
事例
- 受付に人のいないホテル
- 工場などの騒音環境で、雑音除去
- コールセンターのオペレータとお客様の会話を音声認識して、帳票出力
- 対話の返答は自動生成
- 駅の遺失物問合せの自動対応
End2Endの音声認識：
音声波形をCNNで画像認識的なアプローチを研究中。
マイク素子の単価が下がってきており、ハードウェアが作りやすくなってきている。
チューニングレスな最新手法の実利用はまだ難しい。まだ、チューニングが必要な状況。
マシン2テキストを研究中。
■2社目 アースアイズ
五感AIカメラ
- 五感の内の１つ、目に関する機能について。
- カメラが自動的に不審者を発見する。
- 予測、予知して未然防止。
- 独自に3D測距カメラを開発。20cm四方エリアに区分できる特許技術を保有。
できること
- 人流分析：人の頭の位置をトラッキング
- 商品移動：物が置かれた、持っていかれたことの認識
- 万引き検知：ハードウェア費を除いた2350円/月
不審検知はレーザーでやってるので、夜でも大丈夫
万引き犯以外の泥棒などにも応用可能。イチからの開発は不要。
検出時の店員への伝え方
- アプリを提供している。
- カメラから音声を流したり、光ったりする。
■3社目 シナモン
契約書類関連のバックオフィス業務を改善
プロダクト
- 文書読み取りエンジン。flax sccaner
- チャットボット
- レコメンデーション
今日はflax sccanerについて。
- 不特定の帳票から必要な情報を読み取る。
- pdf、word、メールなどに対応。
事例：銀行証券、保険の書類業務効率化
DLモデルを作るのは全体の一部で、システムとして成立させるためには、前処理、validationや変換などソフトウェア開発の方が比重が大きい。
ベトナムの大学からハイアリングする仕組みが出来ている。AIチームが30人。500人体制にしていきたい。
どのぐらい作業時間短縮につながる？ビジネス的な評価KPIは？
- PoCで50人を25人にするぐらいの効果が得られている。
- 契約書の処理はAIでの自動判断が許されないので、人がダブルチェックできるなどのアプリを提供している。すべてをAIで自動処理は目指していない。
弁護士業務の単純作業は自動化できる。
■4社目 SOINN
Self Organization Incremental Neulal Networksの頭文字がSOINN
- 汎用型の人口知能。社内で育てる人工知能。
- 教師なしクラスタリング。
- クラス数も自動算出。
- 学習量が少ない。
- 画像なら400枚実運用投入したこともある。地中レーダーをつけた車で走って、地下の地盤沈下の危険性をチェック。危険箇所の検出
目視検査。現場で熟練者がトレーニングして学習させる。
今回のNEDOではスマホでこの人工知能を育てるプロジェクト。
■5社目 BEDORE
対話型IFによる非構造化データ検索
対話エンジンがあり、接客、コールセンターの自動化、半自動化
